上班上久了，感觉需要健康相关的一些提醒，而公司自带的是个非常弱化的提醒，在写代码专注的时候压根看不着，而且提醒的也就是什么注意休息，很多我需要的提醒压根没覆盖到。萌生这个想法之后便开始进行着手实现，之前我压根没接触过苹果系列相关的编程，于是直接通过chatgpt进行开发，也就是所谓的vibe coding。后面发现，做的还不错，自己稍微修改了一点细节相关的东西，就做到了自动化CI，可以通过g...
SnowKagura‘s blog
直面生活，热爱生活
折腾 Deep Research 类 Agent 这小半年,最大的感受是:模型越来越聪明,但"一次性让它交一份能看的报告"这件事,还是劝退。你让它写 50...
引言：当 Agent 掌握了操作系统的“钥匙”前两天才深度试用了 Claude Code，随后又被各类关于 Skills（技能插件）的文章刷屏。我愈发感觉到，大模型与操作系统的深度耦合确实是当下的必经之路。通过动态加载工具（Skills）配合不同人设的 Agent 协同工作，现在的个人开发者完全可以“一人成团”。但随之而来的不安也挥之不去：我们的记忆、配置、偏好全在云端，被科技巨头掌控。作为...
前言：从 AI 的“使用者”到“旁观者”作为一个从 GPT-3.5 时代就开始折腾的大模型老玩家，我尝试过向量数据库（Embedding）、图数据库（Ne...
这道题主要就是得先扫描建图，然后就可以通过bfs找到最短路径抵达，然后建图我们也不需要完全建，用个中间态的存储法即可，也就是把每一个单词的某一个字符改为通配符对应的候选项放在一个节点下，这样我们只需要遍历 $N*L^2$，而不需要遍历 $N^2*L$，节省了一定的时间复杂度，当然这样做相当于在BFS阶段的队列长度相对会变大，但总体来说还是节省了一定的时间复杂度，特别是在N比较大的情况下。fu...
这个问题比较复杂，简单的一个 rapidjson 的 Parse 逻辑。现象来看却产生rapidjson allocator未定义的core dump，经...